【空地协同】分布式空中和地面车辆群进行搜索和救援，Voronoi 划分与覆盖路径规划，让无人机搜索目标，找到目标后进行集合与救援，过程中利用卡尔曼滤波处理数据附Matlab代码

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🔥 内容介绍

代码整体逻辑概述

代码从初始化参数、构建地图开始，通过 Voronoi 划分与覆盖路径规划，让无人机搜索目标，找到目标后进行集合与救援，过程中利用卡尔曼滤波处理数据，最后进行可视化展示与结果保存。

详细功能解析

1. 初始化与参数设置
   • 绘图与路径设置

     ：通过set函数设置绘图相关参数，如字体大小、图例解释方式等，使后续可视化更美观规范；addpath添加自定义函数路径，方便调用。

   • 仿真参数

     ：定义时间步长dt、无人机起始点、Voronoi 相关参数、无人机速度、相机视野等，还设置 RRT * 算法、卡尔曼滤波和加权最小二乘法（WLS）的相关参数，为后续仿真提供基础。

   • 传感器不确定性

     ：设定输入和 GPS 传感器的噪声均值与协方差矩阵，模拟实际传感器的噪声干扰情况。

2. 地图创建与处理
   • 地图数据加载与展示

     ：从文件读取地图数据，转换为矩阵形式并绘制三维地图、地形坡度图和卫星图像，直观呈现地形信息。

   • 障碍物添加

     ：通过图像识别和随机生成，添加树木作为障碍物，构建占用网格地图，模拟复杂环境。

3. Voronoi 划分与覆盖路径规划
   • Voronoi 划分

     ：利用voronoi_coverage函数对地图进行 Voronoi 划分，将区域分配给不同无人机。

   • 路径规划

     ：通过coveragePathPlanning函数为每架无人机规划覆盖路径，并绘制路径图，确定无人机搜索目标的路线。

4. 目标搜索与卡尔曼滤波
   • 目标搜索

     ：设定目标位置，无人机按规划路径移动，到达路径点后检查是否发现目标，发现目标则停止搜索。

   • 卡尔曼滤波

     ：在无人机移动过程中，利用卡尔曼滤波算法根据传感器数据（含噪声）估计无人机真实位置，更新位置估计和协方差矩阵，提高位置估计准确性。

5. 集合与救援
   • 集合

     ：无人机发现目标后，移动到指定位置与机器人集合，通过调整位置和利用卡尔曼滤波更新估计，形成编队。

   • 救援路径规划与移动

     ：使用 RRT * 算法规划救援路径，机器人和无人机编队按路径移动，过程中重新规划路径避开新增障碍物，同时利用相机检测障碍物并更新地图，最终到达目标位置完成救援。

6. 结果可视化与保存
   • 可视化

     ：绘制目标搜索、救援路径图，展示无人机和机器人的运动轨迹；绘制真实位置、GPS 位置和估计位置的对比图及误差直方图，直观评估卡尔曼滤波效果。

   • 结果保存

     ：计算并保存完成任务的时间步长、时间、距离等数据，用于后续对比分析不同仿真结果。

优化方向与潜在问题

1. 优化方向
   • 算法效率

     ：RRT * 算法在复杂环境下计算量较大，可尝试改进算法或结合其他快速搜索算法，提高路径规划效率；在处理大规模地图和数据时，部分循环操作可能影响性能，可考虑向量化操作优化。

   • 参数调整

     ：代码中众多参数为经验设定，可通过实验或优化算法寻找更优参数组合，提升系统整体性能。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

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🌈电力系统方面

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🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

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🌈 车间调度

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